Tarea 10 R.Rmd

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title: "Tarea 10 R"
author: "Daniel Ramos"
date: "2/11/2020"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

## Ejercicio 1

Utiliza str() y head() para explorar la estructura, y con help(), mirar el significado de cada variable.

```{r}
library(MASS)
str(birthwt)
head(birthwt)
help(birthwt)
```

## Ejercicio 2

Calcula una tabla de frecuencias relativas marginales de los pares (raza de la madre, peso inferior a 2.5 kg o no) que permita ver si la raza de la madre influye en el peso del bebé.

```{r}
table2 = table(birthwt$race, birthwt$low) #Tabla con raza y peso inferior
colnames(table2) = c("Underweight", "Normal") #Cambio nombre columnas
rownames(table2) = c("White","Black", "Other") #Cambio nombre filas
prop.table(table2) #Tabla frec relativas
#Las madres de raza blanca tiene más posibilidades de tener un parto con infrapeso
```
## Ejercicio 3

Dibuja un diagrama de mosaico de la tabla del ejercicio anterior.

```{r}
plot(table2)
```

## Ejercicio 4

Dibuja un diagrama bidimensional de barras, con las barras organizadas en bloques, que permita visualizar la información de los ejercicios anteriores. Aprovecha para nombres adecuados a los bloques, colores a las barras, y añadir una leyenda que explique qué representa cada barra.

```{r}
barplot(table2, main= "Frecuencias absolutas", horiz= TRUE, legend.text=TRUE, col = c("white","black","brown"))

barplot(prop.table(table2), main= "Frecuencias relativas", horiz= TRUE, legend.text=TRUE, col = c("white","black","brown"))
```

## Ejercicio 5

¿Se puede obtener alguna conclusión de la tabla y el diagrama de barras anterior? Argumenta tu respuesta.

Las mujeres blancas son las que más posibilidades tienen de tener un parto con infrapeso, seguido de otra raza y la raza negra es la que tiene menos posibilidades de tener un parto con infrapeso

## Ejercicio 6

Repite los cuatro ejercicios anteriores para los pares (madre fumadora o no, peso inferior a 2.5 kg o no) y para los pares (madre hipertensa o no, peso inferior a 2.5 kg o no.

```{r}
table3 = table(birthwt$smoke, birthwt$low) #Tabla con fumadora y peso inferior
colnames(table3) = c("Underweight", "Normal") #Cambio nombre columnas
rownames(table3) = c("No fuma", "Fuma") #Cambio nombre filas
prop.table(table3) #Tabla frec relativas

barplot(table3, main= "Frecuencias absolutas", horiz= TRUE, legend.text=TRUE, col = c("blue", "red"))

barplot(prop.table(table3), main= "Frecuencias relativas", horiz= TRUE, legend.text=TRUE, col = c("blue", "red"))

table4 = table(birthwt$ht, birthwt$low) #Tabla con hipertensa y peso inferior
colnames(table4) = c("Underweight", "Normal") #Cambio nombre columnas
rownames(table4) = c("No HT", "HT") #Cambio nombre filas
prop.table(table4) #Tabla frec relativas

barplot(table3, main= "Frecuencias absolutas", horiz= TRUE, legend.text=TRUE, col = c("yellow", "purple"))

barplot(prop.table(table3), main= "Frecuencias relativas", horiz= TRUE, legend.text=TRUE, col = c("yellow", "purple"))

```

## Ejercicio 7

Calcula una tabla de frecuencias relativas marginales de las ternas (raza de la madre, madre fumadora o no, peso inferior a 2.5 kg o no) que permita ver si la raza de la madre y su condición de fumadora o no fumadora influyen en el peso del bebé.

```{r}
data5 = data.frame(birthwt$race, birthwt$smoke, birthwt$low)
data5$birthwt.smoke = factor(data5$birthwt.smoke, levels=c(0,1),labels=c("No fuma","Fuma"))
data5$birthwt.race = factor(data5$birthwt.race, levels=c(1,2,3),labels=c("White","Black","Other"))
data5$birthwt.low = factor(data5$birthwt.low, levels=c(0,1),labels=c("Underweight","Normalweight"))

table5 = ftable(data5) #ftable porque se más claro
prop.table(table5) #Tabla frec relativas
```
## Ejercicio 8

Dibuja un diagrama de mosaico de la tabla del ejercicio anterior.

```{r}
plot(table(data5)) #Obviamente es muy dificil de sacar algo en claro
```